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Il existe deux manières simples de trier une trame de données par date dans R : Méthode 1 : commande utilisateur () à partir de la base R #sort from least recent to most recent df[order(as.Date(df$date, format="%m/%d/%Y")),] #sort from most recent to least...
L’analyse discriminante linéaire est une méthode que vous pouvez utiliser lorsque vous disposez d’un ensemble de variables prédictives et que vous souhaitez classer une variable de réponse en deux classes ou plus. Ce didacticiel fournit un exemple étape par étape de...
Lorsque nous disposons d’un ensemble de variables prédictives et que nous souhaitons classer une variable de réponse dans l’une des deux classes, nous utilisons généralement la régression logistique . Cependant, lorsqu’une variable de réponse a plus de deux classes possibles, nous...
L’analyse discriminante quadratique est une méthode que vous pouvez utiliser lorsque vous disposez d’un ensemble de variables prédictives et que vous souhaitez classer une variable de réponse en deux classes ou plus. Elle est considérée comme l’équivalent non linéaire de l’analyse...
L’analyse discriminante quadratique est une méthode que vous pouvez utiliser lorsque vous disposez d’un ensemble de variables prédictives et que vous souhaitez classer une variable de réponse en deux classes ou plus. Elle est considérée comme l’équivalent non linéaire de l’analyse...
Les chercheurs prélèvent souvent des échantillons dans une population et utilisent les données de l’échantillon pour tirer des conclusions sur la population dans son ensemble. Une méthode d’échantillonnage couramment utilisée est l’échantillonnage en grappes , dans laquelle une population est divisée...
Les chercheurs prélèvent souvent des échantillons dans une population et utilisent les données de l’échantillon pour tirer des conclusions sur la population dans son ensemble. Une méthode d’échantillonnage couramment utilisée est l’échantillonnage systématique , qui est mis en œuvre selon un...
Les corrélations glissantes sont des corrélations entre deux séries temporelles sur une fenêtre glissante. L’un des avantages de ce type de corrélation est que vous pouvez visualiser la corrélation entre deux séries chronologiques au fil du temps. Ce didacticiel explique comment...
Pour évaluer les performances d’un modèle sur un ensemble de données, nous devons mesurer dans quelle mesure les prédictions faites par le modèle correspondent aux données observées. La façon la plus courante de mesurer cela consiste à utiliser l’erreur quadratique moyenne...
Pour évaluer les performances d’un modèle sur un ensemble de données, nous devons mesurer dans quelle mesure les prédictions faites par le modèle correspondent aux données observées. Une méthode couramment utilisée pour ce faire est connue sous le nom de validation...
